import dotenv
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

dotenv.load_dotenv()
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
"""
texts :list= [
    "笨笨是一只很喜欢睡觉的猫咪",
    "我喜欢在夜晚听音乐，这让我感到放松。",
    "猫咪在窗台上打盹，看起来非常可爱。",
    "学习新技能是每个人都应该追求的目标。",
    "我最喜欢的食物是意大利面，尤其是番茄酱的那种。",
    "昨晚我做了一个奇怪的梦，梦见自己在太空飞行。",
    "我的手机突然关机了，让我有些焦虑。",
    "阅读是我每天都会做的事情，我觉得很充实。",
    "他们一起计划了一次周末的野餐，希望天气能好。",
    "我的狗喜欢追逐球，看起来非常开心。",
]
metadata:list =[
    {"page": 1},
    {"page": 2},
    {"page": 3},
    {"page": 4},
    {"page": 5},
    {"page": 6},
    {"page": 7},
    {"page": 8},
    {"page": 9},
    {"page": 10},
]
db = FAISS.from_texts(texts=texts,
                      embedding=embeddings,
                      metadatas= metadata,)
"""
'''
print("----------数据删除-----------------")
print(len(db.index_to_docstore_id))
db.delete([db.index_to_docstore_id[0]])
print(len(db.index_to_docstore_id))


print("----------数据增加-----------------")
db.add_texts(["博小睿已经7岁了"])
print(len(db.index_to_docstore_id))


print("----------本地存储-----------------")
db.save_local("./db_save")
'''
# 本地加载
db = FAISS.load_local('./db_save',
                      embeddings,allow_dangerous_deserialization=True)
search_list = db.similarity_search_with_score("我养了一只猫名字叫笨笨",k=20)
for one in search_list:
    print(one)